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多尺度訓練文章進入多尺度訓練技術社區(qū)

基于改進Faster RCNN的輸電線路絕緣子檢測研究

針對已有目標檢測算法對巡檢圖像中絕緣子部分遮擋、檢測難度大以及精確度低這一問題，提出一種基于改進Faster RCNN的巡檢圖像絕緣子檢測目標檢測算法。首先在Faster RCNN原始模型上微調RPN候選區(qū)域比例，增加anchor數量；其次用深度殘差網絡ResNet101代替原始Faster RCNN使用的VGG16網絡；最后采用多尺度訓練來訓練模型，對測試樣本進行檢測。實驗結果表明，改進后Faster RCNN算法能夠提高絕緣子的檢測精度以及降低漏檢率，相比原始模型精確度提高了4.88%，能夠更準確的檢
關鍵字：絕緣子目標檢測多尺度訓練深度殘差網絡電力巡檢 202110

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多尺度訓練介紹

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